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Hybrid Stage de Master 2 en Statistiques Estimation bayésienne des risques sanitaires radio-induits H/F

IRSN  ·  Hauts-de-Seine, Île-de-France, France, · Hybrid

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Intitulé du poste Stage de Master 2 en Statistiques - Estimation bayésienne des risques sanitaires radio-induits H/F Type de contrat Convention de stage Statut Non cadre Disponibilité du poste 17/02/2025 Localisation du poste Fontenay-aux-Roses Environnement / Organisation / Contexte En épidémiologie des rayonnements ionisants, les données d'expositions radiologiques sont le plus souvent entachées d'erreurs de mesure dont la magnitude varie au cours du temps. Ignorer ces erreurs de mesure peut causer un biais dans l'estimation des risques sanitaires, ainsi qu'une déformation de la forme des relations dose-réponse. Dans ce contexte, le développement de modèles probabilistes hiérarchiques et l'implémentation d'algorithmes Monte-Carlo par Chaînes de Markov (MCMC) pour la prise en compte de ces erreurs de mesure dans les estimations de risque ont déjà fait l'objet de travaux de recherche à l'IRSN et un premier modèle hiérarchique conjoint a été défini.L'objectif du stage est d'affiner l'estimation de ce risque et l'incertitude associée en considérant simultanément plusieurs cohortes de mineurs d'uranium (française, tchèque, allemande), tout en tenant compte des erreurs de mesure spécifiques à chaque cohorte. Mission Les missions du stage sont les suivantes :

  • S'approprier les différents modèles hiérarchiques bayésiens proposés, basés sur des modèles de survie avec covariables dépendantes du temps, pour estimer le risque corrigé de décès par cancer du poumon radio-induit ;
  • Implémenter en Python l'algorithme MCMC d'inférence du modèle conjoint proposé, sans tenir compte des erreurs de mesure ;
  • Appliquer sur données réelles l'algorithme MCMC proposé pour estimer le risque corrigé de décès par cancer du poumon dans la cohorte jointe de mineurs d'uranium, avec prise en compte des erreurs de mesure ;
  • Mener différentes analyses par simulation et sur données réelles afin de tester l'impact de certaines hypothèses de modélisation sur le risque corrigé estimé
Profil recherché Etudiant(e) préparant un master 2 ou en dernière année d'école d'ingénieur avec a) une spécialisation en statistique inférentielle, science des données ; b) un fort intérêt pour la programmation informatique sous Python ; c) de bonnes connaissances en modélisation et statistique bayésienne ; d) un intérêt bienvenu pour les applications en santé publique. Télétravail Occasionnel Informations complémentaires / avantages Télétravail : 1 fois par semaine. Diversité La diversité est une des composantes de la politique RSE, RH et Qualité de Vie au Travail à l’IRSN.Nous accordons la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination, pour inclure tous les talents.Quelles que soient les différences, nous souhaitons attirer, intégrer et fidéliser nos candidats et nos collaborateurs au sein d’un environnement de travail inclusif.L'IRSN conduit une politique active depuis de nombreuses années en faveur de l'égalité des chances au travail et l'emploi des personnes handicapées. Si vous êtes en situation de handicap, n'hésitez pas à nous faire part de vos éventuels besoins spécifiques afin que nous puissions les prendre en compte.Localisation du poste Localisation du poste Europe, France, Ile-de-France, Hauts-de-Seine (92)Critères candidat Langues Anglais (2- Niveau professionnel)

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